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Enregistrement W3089610294 · doi:10.2196/22847

Challenges and Strategies for Promoting Health Equity in Virtual Care: Protocol for a Scoping Review of Reviews

2020· review· en· W3089610294 sur OpenAlexaffvenue
Jamie Fujioka, Suman Budhwani, Tyla Thomas-Jacques, Kristina De Vera, Priyanka Challa, Kaitlin Fuller, Sophie Hogeveen, Dara Gordon, Simone Shahid, Emily Seto, James Shaw

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTelemedicine and Telehealth Implementation
Établissements canadiensUniversity Health NetworkOntario Council of University LibrariesUniversity of TorontoWomen's College Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCINAHLHealth equityHealth careMEDLINESystematic reviewTelehealthInclusion (mineral)ScopusProtocol (science)PsycINFOGrey literatureMedicineMedical educationTelemedicineNursingPsychologyPsychological interventionAlternative medicinePolitical sciencePublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The rapid virtualization of health services during the COVID-19 pandemic has drawn increasing attention to the impact of virtual care technologies on health equity. In some circumstances, virtual care initiatives have been shown to increase health disparities, as individuals from underserved communities are less likely to benefit from such initiatives. OBJECTIVE: The purpose of this paper is to describe a protocol for a scoping review of reviews that aims to map review-level evidence that describes challenges and strategies for promoting effective engagement with virtual care technologies among underserved communities. METHODS: Our methodology was adapted from seminal scoping review guidelines provided by Arksey and O'Malley, Levac at al, Colquhoun et al, and the Joanna Briggs Institute. Our search strategy was developed for the following databases: MEDLINE (on Ovid), EMBASE (on Ovid), CINAHL (on EBSCO), Scopus, and Epistemonikos. Supplementary searches will include the use of Google Scholar and reference tracking. Each citation will be independently screened by 2 researchers at the title and abstract level, and full-text screening will be performed in accordance with our eligibility criteria. The eligibility criteria focused on the inclusion of methods-driven reviews (ie, systematic reviews, scoping reviews, meta-analyses, realist reviews, and critical interpretative syntheses) to enhance rigor and quality. Other inclusion criteria included a focus on virtual care services that facilitate bidirectional patient-provider communication (ie, video, telephone, and asynchronous messaging visits) for underserved populations (ie, those who experience social disadvantage due to race, age, income, and other factors related to the social determinants of health). RESULTS: This scoping review of reviews will provide a broad overview of identified challenges associated with the accessibility of virtual health care services among underserved communities. In addition, strategies for improving the access to, uptake of, and engagement with virtual care technologies among underserved communities will be identified. The knowledge synthesized from this review will aid in developing and implementing virtual services that acknowledge the unique needs of populations who experience barriers to care and disproportionately worse health outcomes. The results will also inform gaps in current research. CONCLUSIONS: The rapid shift toward virtual health services has highlighted the urgent need to critically examine the intersection of virtual care and health equity. Although technology-driven innovations in health care generally aim to improve access, quality, and health outcomes, it is also possible for these innovations to produce intervention-generated inequities. Assessing current review-level evidence on the key challenges and strategies for improving the application of virtual care in underserved communities is imperative for ensuring that virtual care benefits all populations. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): PRR1-10.2196/22847.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,498
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,771
Tête enseignante GPT0,738
Écart entre enseignants0,033 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreProtocole

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations37
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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